智能語(yǔ)音應(yīng)用開(kāi)發(fā) 課件 項(xiàng)目8:摘要提?。鹤尪藗?cè)機(jī)器人能想_第1頁(yè)
智能語(yǔ)音應(yīng)用開(kāi)發(fā) 課件 項(xiàng)目8:摘要提取:讓端側(cè)機(jī)器人能想_第2頁(yè)
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項(xiàng)目8

摘要提?。鹤尪藗?cè)機(jī)器人能想項(xiàng)目背景隨著網(wǎng)絡(luò)的普及,各種媒體的資訊每一秒都在幾何式地增長(zhǎng)。新聞、社會(huì)化短文本和專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)的簡(jiǎn)短摘要,一方面可以幫助人們快速瀏覽和篩選信息,另一方面可以在手機(jī)等小尺寸便攜設(shè)備上觀看,對(duì)身處信息時(shí)代的人們頗具意義。本項(xiàng)目將使用目前主流AI開(kāi)放平臺(tái),通過(guò)對(duì)其AI能力的調(diào)用,根據(jù)文本和用戶語(yǔ)音自動(dòng)生成摘要。教學(xué)目標(biāo)(1)了解文本自動(dòng)摘要的概念。(2)了解文本自動(dòng)摘要的分類。(3)了解文本自動(dòng)摘要的主要方法。(4)了解文本自動(dòng)摘要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。(5)掌握文本自動(dòng)摘要函數(shù)的使用方法。(6)能夠調(diào)用平臺(tái)的能力實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音自動(dòng)摘要。項(xiàng)目分析在本項(xiàng)目中,首先對(duì)文本自動(dòng)摘要的分類、方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí),具體知識(shí)準(zhǔn)備思維導(dǎo)圖如圖8.1所示。然后借助百度AI開(kāi)放平臺(tái),使用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理功能,根據(jù)文本和語(yǔ)音自動(dòng)生成摘要。具體分析如下。(1)了解文本自動(dòng)摘要的分類。(2)了解文本自動(dòng)摘要的主要方法。(3)了解文本自動(dòng)摘要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。(4)在百度AI開(kāi)放平臺(tái)創(chuàng)建語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用和情感分析應(yīng)用。(5)定義相關(guān)函數(shù),編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要提取程序。(6)對(duì)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果和文本進(jìn)行自動(dòng)摘要測(cè)試。知識(shí)準(zhǔn)備知識(shí)點(diǎn)1:什么是文本自動(dòng)摘要面對(duì)海量文本數(shù)據(jù),如果使用一條簡(jiǎn)短的摘要來(lái)概括其關(guān)鍵信息,會(huì)極大地方便用戶通過(guò)摘要快速領(lǐng)會(huì)原文傳遞的信息,從而提高瀏覽信息的效率。早期文本的摘要大多數(shù)使用人工方式生成,隨著文本數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),使用人工方式為每篇文本生成摘要是不現(xiàn)實(shí)的。一方面,由于文本數(shù)據(jù)規(guī)模巨大,使用人工方式為文本生成摘要不但需要消耗大量人力,而且無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性的要求;另一方面,使用人工方式為文本生成摘要容易出現(xiàn)不客觀、夸大等情況,會(huì)存在為了提高文本瀏覽量,人為扭曲一些實(shí)事,放大非重點(diǎn)詞、語(yǔ)句的情況。面對(duì)人工方式的局限性,文本自動(dòng)摘要(AutomaticTextSummarization)提供了解決問(wèn)題的高效方法。如圖8.2所示,文本自動(dòng)摘要根據(jù)一篇或多篇文檔,自動(dòng)地生成段,保留輸入文本中的關(guān)鍵信息并生成語(yǔ)義通順、簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。文本自動(dòng)摘要是指通過(guò)自動(dòng)分析一篇或多篇文章,先依據(jù)語(yǔ)法、句法等信息分析其中的關(guān)鍵信息,再通過(guò)壓縮、精簡(jiǎn)得到一篇可讀性高且簡(jiǎn)明扼要的摘要,這個(gè)摘要可以由文章的關(guān)鍵句構(gòu)成,也可以隨時(shí)重新生成。文本自動(dòng)摘要可以快速、準(zhǔn)確地生成文本的摘要,彌補(bǔ)了人工方式的不足。知識(shí)點(diǎn)1:什么是文本自動(dòng)摘要知識(shí)點(diǎn)2:文本自動(dòng)摘要的分類1.單文檔摘要與多文檔摘要根據(jù)文本對(duì)象的個(gè)數(shù)進(jìn)行劃分,文本自動(dòng)摘要可以分為單文檔摘要和多文檔摘要。單文檔摘要是對(duì)某一篇文檔生成摘要,多文檔摘要是對(duì)多篇文檔組合而成的文檔集合生成摘要。由于多文檔摘要有多個(gè)主題且一般情況下文章較長(zhǎng),所以與單文檔摘要相比,較難實(shí)現(xiàn)。2.抽取式摘要與生成式摘要根據(jù)摘要的生成方法,文本自動(dòng)摘要可以分為抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要是根據(jù)原文本一些重要的段落、句子或短語(yǔ)進(jìn)行規(guī)則的組合后生成的摘要。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是抽取原文本的主旨句及與主旨密切相關(guān)的句子生成摘要,內(nèi)容全部來(lái)源于原文本,該種方法易于實(shí)現(xiàn)且每個(gè)摘要句內(nèi)部語(yǔ)句通順,但是得到的摘要內(nèi)容較冗長(zhǎng),連貫性難以保證。在抽取式摘要生成過(guò)程中,首先計(jì)算原文本中的句子得分,然后根據(jù)句子得分進(jìn)行篩選,最終形成摘要。但是此方法的缺陷是往往會(huì)忽略出現(xiàn)次數(shù)較少的詞語(yǔ),而這些出現(xiàn)次數(shù)較少的詞語(yǔ)常常包含了原文本的重要信息,可能會(huì)丟失文本的重要信息從而無(wú)法全面表達(dá)出原文本的主旨。與抽取式摘要相比,生成式摘要在模型對(duì)原文本有了更深入的理解之后,對(duì)原文本的深層次信息進(jìn)行挖掘,對(duì)要點(diǎn)信息進(jìn)行融合。該方法可以像人類寫(xiě)摘要一樣,得到更加凝練的摘要。因此生成式摘要會(huì)生成新的詞語(yǔ)和句子,更加多樣化,生成式摘要更加符合人們對(duì)摘要的需求。知識(shí)點(diǎn)3:文本自動(dòng)摘要的主要方法1.基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)的方法文本自動(dòng)摘要在早期發(fā)展階段,受限于計(jì)算機(jī)硬件的水平,基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)的方法是最常用的方法。此方法只需要先統(tǒng)計(jì)詞頻、文章標(biāo)題、句子位置、線索詞等淺層次的文本特征,然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的信息給文本中的每個(gè)句子賦予一定的權(quán)重,選擇權(quán)重較高的句子構(gòu)成摘要。知識(shí)點(diǎn)3:文本自動(dòng)摘要的主要方法1.基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)的方法具體流程如下。(1)在預(yù)處理階段,對(duì)原文本的內(nèi)容進(jìn)行分句、分詞,去掉標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、停頓詞(出現(xiàn)次數(shù)較多且與文本主旨沒(méi)有關(guān)系的詞,如冠詞、代詞等)。(2)在特征選擇階段,選取需要的文本特征,如詞頻、句子位置、線索詞、文章標(biāo)題等。(3)在計(jì)算特征權(quán)重階段,獲取每個(gè)特征的分?jǐn)?shù)。(4)在計(jì)算句子權(quán)重階段,將每個(gè)句子中所有特征的分?jǐn)?shù)加起來(lái),得到每個(gè)句子的權(quán)重分?jǐn)?shù)。(5)在句子抽取階段,抽取權(quán)重較高的句子。將抽取的句子按照在原文中出現(xiàn)的順序進(jìn)行排列,形成最終摘要。圖8.3基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)的方法實(shí)現(xiàn)摘要的流程知識(shí)點(diǎn)3:文本自動(dòng)摘要的主要方法2.利用外部資源的方法隨著文本自動(dòng)摘要的應(yīng)用和推廣,摘要的形成不再局限于文本的淺層次特征,人們更加關(guān)注句子之間的相似度及詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系。于是,人們開(kāi)始利用背景資料、同義詞表等外部資源,較為突出的方法有詞匯鏈文本表示法、TF-IDF等。詞匯鏈文本表示法是一種通過(guò)詞匯鏈對(duì)語(yǔ)篇中的詞匯銜接關(guān)系進(jìn)行建模的文本表示方法,該方法能夠體現(xiàn)語(yǔ)篇中豐富的語(yǔ)義信息。構(gòu)建詞匯鏈的基本思路是:選擇一個(gè)候選詞。判斷這個(gè)詞是否能插入已有的鏈(即判斷候選詞的詞義是否跟已有的詞匯鏈存在關(guān)系)。如果可以插入,則選擇下一個(gè)候選詞;如果不能插入,則為這個(gè)候選詞新建一條詞匯鏈。詞匯鏈文本表示法的效率與處理的文本的長(zhǎng)度成反比,因此該算法無(wú)法處理大量的文檔。TF-IDF是一種用于資訊檢索與資訊探勘的常用加權(quán)技術(shù)。TF-IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法,用于評(píng)估一個(gè)詞語(yǔ)對(duì)于一個(gè)文件集合或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性與它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比,與它在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是:一個(gè)詞在一篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多,同時(shí)在所有文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越少,越能夠代表該文章。知識(shí)點(diǎn)3:文本自動(dòng)摘要的主要方法3.基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法先使用人工標(biāo)注的語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練,獲得用來(lái)表示文本特征與句子之間重要程度的模型,然后利用這個(gè)模型對(duì)未進(jìn)行人工標(biāo)注的語(yǔ)料進(jìn)行摘要抽取?;趥鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法生成摘要的過(guò)程如圖8.4所示。圖8.4基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法生成摘要的過(guò)程知識(shí)點(diǎn)3:文本自動(dòng)摘要的主要方法4.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展,文本自動(dòng)摘要領(lǐng)域也開(kāi)始逐漸應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。從計(jì)算機(jī)視覺(jué)等任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)中可知,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在擁有大量標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)可以獲得很好的性能。而文本自動(dòng)摘要領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)集的規(guī)模在近幾年也獲得了幾何倍增長(zhǎng),這一契機(jī)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地在文本自動(dòng)摘要領(lǐng)域發(fā)揮作用,繼而形成了抽取式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本自動(dòng)摘要和生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本自動(dòng)摘要兩大方向。知識(shí)點(diǎn)4:文本自動(dòng)摘要的評(píng)價(jià)指標(biāo)1.內(nèi)部評(píng)價(jià)指標(biāo)與外部評(píng)價(jià)指標(biāo)文本自動(dòng)摘要的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以分為兩大類:內(nèi)部評(píng)價(jià)指標(biāo)和外部評(píng)價(jià)指標(biāo)。內(nèi)部評(píng)價(jià)指標(biāo)主要從文字連貫性和內(nèi)容完整性的角度來(lái)評(píng)價(jià)生成的摘要的質(zhì)量。文字連貫性是指文本摘要在文字上的流暢程度,例如句子內(nèi)部是否通順、句子之間是否連貫等。內(nèi)容完整性是指文本摘要包含原文信息量的多少,通常由人工來(lái)判斷,人類的主觀因素在評(píng)價(jià)過(guò)程中所占比重較大。在使用內(nèi)部評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量文本自動(dòng)摘要模型時(shí),需要提供參考摘要,以參考摘要為基準(zhǔn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)摘要的質(zhì)量。系統(tǒng)摘要與參考摘要越吻合,質(zhì)量越高。與內(nèi)部評(píng)價(jià)指標(biāo)不同,在使用外部評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量模型時(shí),不需要提供參考摘要,而是利用文檔摘要代替原文檔執(zhí)行某個(gè)與文檔相關(guān)的應(yīng)用,例如文檔檢索、文檔分類等,能夠提高應(yīng)用性能的摘要被認(rèn)為是高質(zhì)量的摘要。知識(shí)點(diǎn)4:文本自動(dòng)摘要的評(píng)價(jià)指標(biāo)2.人工評(píng)價(jià)方法與自動(dòng)評(píng)價(jià)方法文本自動(dòng)摘要的評(píng)價(jià)方法主要分為人工評(píng)價(jià)方法和自動(dòng)評(píng)價(jià)方法。人工評(píng)價(jià)方法一般要求評(píng)價(jià)人具有一定的領(lǐng)域知識(shí),從6個(gè)方面來(lái)衡量摘要的質(zhì)量:是否易讀;句子之間是否連貫;是否存在語(yǔ)法錯(cuò)誤;摘要中的指代是否明確;摘要是否覆蓋了原始文本中的關(guān)鍵內(nèi)容;是否存在冗余。為了解決人工評(píng)價(jià)方法的缺點(diǎn),先后出現(xiàn)了很多自動(dòng)評(píng)價(jià)方法,其中具有代表性的是ROUGE(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)。ROUGE的基本思想是由多位專家生成的人工摘要構(gòu)成的數(shù)據(jù)集,通過(guò)計(jì)算生成摘要和標(biāo)準(zhǔn)摘要的重疊單元數(shù)目來(lái)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和健壯性。在自動(dòng)摘要任務(wù)中,人工標(biāo)記有著較強(qiáng)的主觀因素,每個(gè)人對(duì)同一篇文檔的理解可能會(huì)有較大的差異,導(dǎo)致人工標(biāo)注的摘要結(jié)果也會(huì)存在一定的區(qū)別。此外,利用人工評(píng)價(jià)方法對(duì)文本自動(dòng)摘要任務(wù)進(jìn)行評(píng)測(cè)需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間成本,專家們也很難在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果逐個(gè)進(jìn)行評(píng)測(cè),因此自動(dòng)評(píng)價(jià)方法逐漸成為主流評(píng)測(cè)方法。項(xiàng)目實(shí)施:自然語(yǔ)言處理應(yīng)用——新聞?wù)崛∪蝿?wù)1創(chuàng)建應(yīng)用步驟1:創(chuàng)建語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用(1)登錄百度AI開(kāi)放平臺(tái),在控制臺(tái)中,選擇“產(chǎn)品服務(wù)”→“語(yǔ)音技術(shù)”選項(xiàng)。(2)進(jìn)入“語(yǔ)音技術(shù)”頁(yè)面后,選擇“應(yīng)用列表”選項(xiàng),進(jìn)入“應(yīng)用列表”頁(yè)面,單擊“創(chuàng)建應(yīng)用”按鈕。(3)填寫(xiě)語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用的應(yīng)用名稱、接口選擇、語(yǔ)音包名、應(yīng)用歸屬、應(yīng)用描述,單擊“立即創(chuàng)建”按鈕。(4)在“應(yīng)用列表”頁(yè)面中,可以查看創(chuàng)建的語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用的AppID、APIKey、SecretKey等信息。完成創(chuàng)建后,將創(chuàng)建的應(yīng)用的信息記錄到表8.1中。應(yīng)用名稱本項(xiàng)目用到的接口應(yīng)用描述(準(zhǔn)確描述應(yīng)用作用)AppIDAPIKeySecretKey

表8.1語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用的信息任務(wù)1創(chuàng)建應(yīng)用步驟2:創(chuàng)建自然語(yǔ)言處理應(yīng)用(1)在百度AI開(kāi)放平臺(tái)的控制臺(tái)中,選擇“產(chǎn)品服務(wù)”→“自然語(yǔ)言處理”選項(xiàng)。(2)進(jìn)入“自然語(yǔ)言處理”頁(yè)面后,選擇“應(yīng)用列表”選項(xiàng),進(jìn)入“應(yīng)用列表”頁(yè)面,單擊“創(chuàng)建應(yīng)用”按鈕。(3)填寫(xiě)自然語(yǔ)言處理應(yīng)用的應(yīng)用名稱、接口選擇、應(yīng)用歸屬、應(yīng)用描述,本項(xiàng)目側(cè)重使用“接口選擇”中的“新聞?wù)苯涌冢靶侣務(wù)边x項(xiàng)如圖8.6所示,單擊“立即創(chuàng)建”按鈕。(4)在“應(yīng)用列表”頁(yè)面中,可以查看創(chuàng)建的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用的AppID、APIKey、SecretKey等信息。完成創(chuàng)建后,將創(chuàng)建的應(yīng)用的信息記錄到表8.2中。表8.2自然語(yǔ)言處理應(yīng)用的信息應(yīng)用名稱本項(xiàng)目用到的接口應(yīng)用描述(準(zhǔn)確描述應(yīng)用作用)AppIDAPIKeySecretKey

任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序創(chuàng)建語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用和自然語(yǔ)言處理應(yīng)用后,接下來(lái)編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序。首先導(dǎo)入需要用到的庫(kù)函數(shù),設(shè)置語(yǔ)音合成的相關(guān)參數(shù),如采樣率、采樣聲道數(shù)、采樣點(diǎn)緩存數(shù)量和保存的音頻格式等。接著在本地創(chuàng)建Python程序,使用Python程序編寫(xiě)主函數(shù)、與語(yǔ)音輸入和識(shí)別相關(guān)的函數(shù)。編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序的流程如圖8.7所示。圖8.7編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序的流程任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序步驟1:配置基礎(chǔ)環(huán)境(1)該項(xiàng)目需要調(diào)用百度的API,所以需要安裝baidu-aip庫(kù)。在jupyternotebook中輸入下面命令安裝baidu-aip庫(kù)。(2)將record.py復(fù)制到與項(xiàng)目文件相同的路徑下,如圖8.9所示,用于在程序運(yùn)行時(shí)進(jìn)行錄音。任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序步驟2:導(dǎo)入庫(kù)函數(shù)(1)my_record:record.py中定義的函數(shù),用于錄制標(biāo)準(zhǔn)音頻。(2)AipSpeech:百度語(yǔ)音的客戶端,認(rèn)證成功之后,客戶端將被開(kāi)啟,調(diào)用客戶端后用于語(yǔ)音識(shí)別。(3)AipNlp:百度自然語(yǔ)言處理的客戶端,認(rèn)證成功之后,客戶端將被開(kāi)啟,調(diào)用客戶端后用于文本自動(dòng)摘要。任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序步驟3:創(chuàng)建客戶端使用百度AI開(kāi)放平臺(tái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別和文本自動(dòng)摘要,需要使用獲取的百度AI云服務(wù)應(yīng)用參數(shù)AppID、APIKey、SecretKey來(lái)創(chuàng)建客戶端,以實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能。任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序步驟4:定義音頻讀取函數(shù)錄音后,需要讀取錄制的音頻。定義音頻讀取函數(shù)用于讀取音頻數(shù)據(jù),代碼如下。任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序步驟5:定義語(yǔ)音識(shí)別函數(shù)定義語(yǔ)音識(shí)別函數(shù)用于對(duì)錄制的音頻進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別,將音頻轉(zhuǎn)換文本,為后面的文本自動(dòng)摘要做準(zhǔn)備。代碼如下。任務(wù)2編寫(xiě)文本自動(dòng)摘要程序步驟6:編寫(xiě)調(diào)用函數(shù)的邏輯任

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